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基于改进Mask R-CNN的钢铁表面缺陷检测与分割
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作者 薛殿龙 李琳 +3 位作者 周子杰 常永胜 向勇 陈德阳 《计算机测量与控制》 2025年第6期47-53,75,共8页
针对金属表面缺陷存在的问题,提出一种基于改进Mask R-CNN的表面缺陷检测与分割方法;使用先进的ConvNeXt-T替换ResNet-50以改进用于特征提取的骨干网络,在特征金字塔部分添加交错稀疏自注意力模块增强模型的全局建模能力,同时通过多级... 针对金属表面缺陷存在的问题,提出一种基于改进Mask R-CNN的表面缺陷检测与分割方法;使用先进的ConvNeXt-T替换ResNet-50以改进用于特征提取的骨干网络,在特征金字塔部分添加交错稀疏自注意力模块增强模型的全局建模能力,同时通过多级区域特征融合以加强模型的上下文信息表达能力;在钢铁表面缺陷数据集上开展了对比和校验验证,结果显示骨干网络改进的效果最明显,其mAP_(bbox)指标和mAP_(mask)指标分别提升了8.2%和6.3%,相较于对比方法,所提方法对钢铁表面缺陷的检测和分割精度最高,mAP_(bbox)指标和mAP_(mask)指标分别达到了0.690和0.662。 展开更多
关键词 ConvNeXt-T 交错稀疏自注意力 多级区域特征融合 改进Mask r-cnnt
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